digna Data Anomalies
Wychwyć to, co dashboardy przegapią - automatycznie
digna Data Anomalies wykrywa niespodziewane zmiany w jakości danych oraz wskaźnikach KPI biznesowych i operacyjnych bez użycia jakichkolwiek ręcznych progów czy reguł.
Jak działa digna Data Anomalies
Moduł oblicza i monitoruje kluczowe metryki, takie jak suma, minimum i liczba wartości w trzech rodzajach danych w każdej kolumnie:
Nazwa Kolumny | Rodzaj Danych | Przykład Wartości | digna Type Kolumny |
|---|---|---|---|
Nazwa Klienta | Tekst | John Smith | Niesprecyzowane Dane |
Rodzaj Klienta | Tekst | Detaliczny / Biznesowy | Dane Kategoryczne |
Numer Konta | Numer | AT4097012346234 | Niesprecyzowane Dane |
Saldo Konta | Numer | 167.234,01 / 12.333,89 | Dane Liczbowe |
Limit Debetowy | Numer | 20.000 / 0 | Dane Liczbowe |
Metryki mogą być przypisane do całej tabeli lub przefiltrowanego podzbioru, który nazywamy „Zbiorem danych”. W takim przypadku, digna oblicza metryki dla każdego zbioru danych niezależnie.
Dynamiczne Zbiory Danych
Zestawy hybrydowe
Przykład użycia: Monitorowanie klientów banku
Ty masz kontrolę
Nie każda metryka jest przydatna dla każdej kolumny. digna pozwala Ci:
✦ Wyłącz metryki na poziomie kolumny, tabeli lub projektu
✦ Skup się tylko na tym, co ważne
✦ Utrzymuj swoje profilowanie w czystości, szybkości i dostosowane do potrzeb
FAQs
Co to jest Data Observability i dlaczego ma znaczenie?
Jak działa oparte na sztucznej inteligencji wykrywanie anomalii danych w Data Observability?
Jak sztuczna inteligencja poprawia monitorowanie jakości danych?
Jak digna może pomóc naukowcom zajmującym się danymi w ponownym wykorzystaniu obliczonych metryk Observability?